前言：上周配的新电脑，系统是ubuntu20.04，显卡2080ti，默认python3.8，conda装好了。周五在网上找了几个方法装cuda一直没装好（nvcc -V可以看到安装的cuda版本号，但是tensorflow-GPU无法调用gpu加速，cuda自带的例子也运行失败，遂重装）。 今日尝试安装cuda （1）：失败 直接在环境下执行：conda install tensorflow-gpu=2.2理论上conda会自动适配cuda和cudnn。然而我使用vscode调试时print(GPU, tf.test.is_gpu_available())...
时隔一年，再装tensorflow，发现windows10上面安装已经比之前简单了很多 https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=zh-cn 现在GPU 版本和 CPU版本已经合并了，所以可以直接安装 pip install tensorflow 碰到错误，可能是因为之前装 tensorflow-gpu失败导致的 https://www.cnblogs.com/conver/p/11141176.html Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project https://www.cnblogs.com/conver/p/11141176.html ...
系统：Ubuntu 18.0 CUDA: 10.0.130 仅支持tensorflow 1.14.0以上，否则import时报错ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory Failed to load the native TensorFlow runtime. See https://www.tensorflow.org/install/errors for some common reasons and solutions. Include the entire stack traceabove this error message when asking for help. chineseocr：tensorflow最高支...
官网网址：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux cuda版本查看：nvcc -V 或 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn版本查看：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，图示版本为7.0.5tensorflow和cuda, cudnn版本对应关系
SSD网络tensorflow版本源码深入分析 以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码，解读SSD网络代码实现的各个细节，从输入参数、默认框的位置匹配、宽高比率、放缩比率、各层默认框的生成、到损失函数计算、整个SSD网络框架代码实现都一一解读。 一：SSD网络相关参数代码解析 源代码中对SSD网络需要的6个层大小，默认框大小、最小与最大放缩比率、默认框不同宽高比、步长感受野、并交比等参数给出了相关默认值。代码如下： img_shape...
将下载好的TensorFlow文件中include中tensorflow文件夹复制到Xcode的include中，Xcode文件路径/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/MacOSX.sdk/usr/include 在自己建的工程中导入tensorflow库 选择工程名->Build Phases->Link Binary With Librarles中的+号，如下图所示：选择Add Files...此时会出现如下图按花键+shift+g进到usr/local文件目录如下图所示找到lib文件夹选择lib文...